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Probabilistic and Causal Inference (Geffner, Hector / Dechter, Rita / Halpern, Joseph)
Probabilistic and Causal Inference
Untertitel The Works of Judea Pearl
Autor Geffner, Hector / Dechter, Rita / Halpern, Joseph
Verlag Association for Computing Machinery 6504698
Sprache Englisch
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2022
Seiten 944 S.
Artikelnummer 38581436
ISBN 978-1-4503-9587-8
CHF 123.00
Folgt in ca. 15 Arbeitstagen
Zusammenfassung

Professor Judea Pearl won the 2011 Turing Award "for fundamental contributions to artificial intelligence through the development of a calculus for probabilistic and causal reasoning." This book contains the original articles that led to the award, as well as other seminal works, divided into four parts: heuristic search, probabilistic reasoning, causality, first period (1988-2001), and causality, recent period (2002-2020). Each of these parts starts with an introduction written by Judea Pearl. The volume also contains original, contributed articles by leading researchers that analyze, extend, or assess the influence of Pearl's work in different fields: from AI, Machine Learning, and Statistics to Cognitive Science, Philosophy, and the Social Sciences. The first part of the volume includes a biography, a transcript of his Turing Award Lecture, two interviews, and a selected bibliography annotated by him.

Hector Geffner was born and grew up in Buenos Aires, Argentina. He received a BSc in Electrical Engineering from the Universidad Simón Bolívar, Caracas, in 1983, and a PhD in Computer Science from UCLA in 1989. He then worked at the IBM T.J. Watson Research Center in New York for 2 years, and at the Universidad Simon Bolivar, in Caracas, Venezuela. Since 2001, Hector has been a researcher at the Catalan Institute of Advanced Research (ICREA) and a professor at the Universitat Pompeu Fabra, Barcelona. Currently, he is also a Guest Wallenberg Professor at the University of Linköping, Sweden. Hector's major research interests are in computational models of reasoning, action, learning, and planning. His research group pioneered a number of ideas in these areas including the formulation of planning as heuristic search, the formulation of goal recognition as planning, and formulations and methods for learning generalized plans. Currently, he is leading a project on representation learning for planning (RLeap) which is funded by an advanced grant from the European Research Council and that is aimed at bringing together model-free and model-based methods for acting and planning. Hector is a Fellow of AAAI and EurAI, and was an associate editor of the Artificial Intelligence journal and of the Journal of Artificial Intelligence Research. Among the awards he has received, he won best paper awards for papers published at JAIR and at the planning conference (ICAPS), three ICAPS Influential Paper Awards, and the 1990 ACM Dissertation Award for a thesis supervised by Judea Pearl. He is the author of the book Default Reasoning: Causal and Conditional Theories (MIT Press, 1992), and with Blai Bonet of A Concise Introduction to Models and Methods for Automated Planning (Morgan and Claypool, 2013). Together with Rina and Joe, Hector edited another book for Judea: Heuristics, Probability, and Causality: a Tribute to Judea Pearl (College Publications, 2010). Hector teaches courses on AI, logic, and social and technological change.